1 added
1 removed
Original
2026-01-01
Modified
2026-03-10
1
<p>Теги: презентация преподавателя, математика для data science, высшая школа экономики, анализ и прогнозирование временных рядов, стохастическая волатильность</p>
1
<p>Теги: презентация преподавателя, математика для data science, высшая школа экономики, анализ и прогнозирование временных рядов, стохастическая волатильность</p>
2
<p><a>Пётр Лукьянченко</a>- математик, учёный и преподаватель в одном лице. Он имеет более десяти лет опыта преподавания математических дисциплин в НИУ ВШЭ. Готовил студентов к международным олимпиадам по математике, участвовал в подготовке команд для соревнований по программированию. Является<strong>экспертом</strong>в области машинного обучения, анализа и прогнозирования временных рядов, разработки моделей стохастической волатильности.</p>
2
<p><a>Пётр Лукьянченко</a>- математик, учёный и преподаватель в одном лице. Он имеет более десяти лет опыта преподавания математических дисциплин в НИУ ВШЭ. Готовил студентов к международным олимпиадам по математике, участвовал в подготовке команд для соревнований по программированию. Является<strong>экспертом</strong>в области машинного обучения, анализа и прогнозирования временных рядов, разработки моделей стохастической волатильности.</p>
3
<p>Имеет опыт преподавания следующих дисциплин: - линейная алгебра; - математика для экономистов; - высшая математика; - финансовая математика; - эконометрика и пр.</p>
3
<p>Имеет опыт преподавания следующих дисциплин: - линейная алгебра; - математика для экономистов; - высшая математика; - финансовая математика; - эконометрика и пр.</p>
4
<p>Пётр окончил университет "Высшая школа экономики", где в 2009 году получил степень бакалавра по прикладной информатике, а в 2011 - степень магистра финансовой экономики. В 2012-2013 годах прошёл дополнительное обучение в<strong>Лондонской школе экономики</strong>. Также обучался в Летней школе высокопроизводительных вычислений в МГУ и освоил программу<strong>High-Performance Computing with CUDA</strong>.</p>
4
<p>Пётр окончил университет "Высшая школа экономики", где в 2009 году получил степень бакалавра по прикладной информатике, а в 2011 - степень магистра финансовой экономики. В 2012-2013 годах прошёл дополнительное обучение в<strong>Лондонской школе экономики</strong>. Также обучался в Летней школе высокопроизводительных вычислений в МГУ и освоил программу<strong>High-Performance Computing with CUDA</strong>.</p>
5
-
<p>Талант и<strong>математические способности</strong>Петра Лукьянченко были неоднократно отмечены рядом наград и стипендий: 1. Одной из трёх стипендий "Giovanna Crivelli", спонсируемых UniCredit Group (Лондонская школа экономики). 2. Стипендией от ВТБ-24 для обучения в магистратуре НИУ-ВШЭ. 3. Призом за лучшую магистерскую диссертацию. 4. Призом в математическом конкурсе среди студентов бакалавриата.</p>
5
+
<p>Талант и<strong>математические способности</strong>Петра Лукьянченко были неоднократно отмечены рядом наград и стипендий: 1. Одной из трёх стипендий "Giovanna Crivelli", спонсируемых UniCredit Group (Лондонская школа экономики). 2. Стипендией от ВТБ-24 для обучения в магистратуре НИУ-ВШЭ. 3. Призом за лучшую магистерскую диссертацию. 4. Призом в математиче��ком конкурсе среди студентов бакалавриата.</p>
6
<h2>Experience</h2>
6
<h2>Experience</h2>
7
<p>Кроме обширной научно-преподавательской деятельности,<strong>Пётр Лукьянченко</strong>имеет богатый профессиональный опыт. Он около 2 лет проработал<strong>Quantitative Research</strong>в Высшей школе экономики (занимался анализом и прогнозированием временных рядов, участвовал в создании модели стохастической волатильности). После этого занимал должность Team Lead Analytics в<strong>Lamoda</strong>, где принимал участие в формировании отдела бизнес-аналитики и анализа данных, решал другие профессиональные задачи.</p>
7
<p>Кроме обширной научно-преподавательской деятельности,<strong>Пётр Лукьянченко</strong>имеет богатый профессиональный опыт. Он около 2 лет проработал<strong>Quantitative Research</strong>в Высшей школе экономики (занимался анализом и прогнозированием временных рядов, участвовал в создании модели стохастической волатильности). После этого занимал должность Team Lead Analytics в<strong>Lamoda</strong>, где принимал участие в формировании отдела бизнес-аналитики и анализа данных, решал другие профессиональные задачи.</p>
8
<p>Сегодня Пётр является<strong>руководителем</strong>направления информационных технологий в профильном Министерстве России. Он отвечает за финансовую экспертизу и контроль на всех этапах проектного цикла, занимается прогнозированием ключевых бизнес-KPI и структурированием данных большого объема. Управлял проектом по созданию математического комплекса алгоритмов 3D-картографии и принимал участие в разработке математической теории прогнозирования структуры и свойств материалов (совместно с IPG Photonics).</p>
8
<p>Сегодня Пётр является<strong>руководителем</strong>направления информационных технологий в профильном Министерстве России. Он отвечает за финансовую экспертизу и контроль на всех этапах проектного цикла, занимается прогнозированием ключевых бизнес-KPI и структурированием данных большого объема. Управлял проектом по созданию математического комплекса алгоритмов 3D-картографии и принимал участие в разработке математической теории прогнозирования структуры и свойств материалов (совместно с IPG Photonics).</p>
9
<p>Несмотря на свою занятость, Пётр Лукьянченко продолжает преподавать в НИУ ВШЭ, а с недавних пор является ещё и<strong>руководителем преподавательского состава</strong>на курсе "<a>Математика для Data Science</a>" в OTUS. Это авторский курс и Best Practice по изучению математического аппарата, необходимого<strong>для успешной карьеры в Data Science</strong>. Не пропустите!</p>
9
<p>Несмотря на свою занятость, Пётр Лукьянченко продолжает преподавать в НИУ ВШЭ, а с недавних пор является ещё и<strong>руководителем преподавательского состава</strong>на курсе "<a>Математика для Data Science</a>" в OTUS. Это авторский курс и Best Practice по изучению математического аппарата, необходимого<strong>для успешной карьеры в Data Science</strong>. Не пропустите!</p>
10
10